Arrow IFPA Series: Note 3 of 8: Public processes in sustainable forest management for the Arrow Forest District
Notice bibliographique
Résumé
This extension note is the third in a series of eight that describes a set of tools and processes developed to support sustainable forest management planning and its pilot application in the Arrow Timber Supply Area (TSA). It summarizes the main public involvement processes used to obtain input to the Arrow Innovative Forest Practices Agreement (IFPA) Sustainability Project, contributing to the development and evaluation of criteria and indicators of sustainable forest management (SFM). This early public input guided the selection of criteria and indicators for the SFM pilot basecase analysis in the Lemon Landscape Unit.Sustainable forest management must be sustainable in a social sense and should incorporate public values. This extension note describes and evaluates several methods for involving the public in forest management planning. A standard mail survey was used to gather public perception data across a large geographic area (the former Arrow Forest District and the adjacent community of Nelson). Based on a systematic analysis of stakeholders in the IFPA area, a more focussed multi-criteria analysis (MCA) process was used to investigate stakeholder priorities and preferences for forest management scenarios at the landscape unit level. Although directed at different purposes and levels of detail, the survey and MCA processes identified some similar public values across a range of stakeholders. Both methods offer some advantages over more common public involvement processes used in British Columbia. To incorporate a broad range of public opinion, the use of multiple methods of evaluating public values is suggested in decision-making processes at various scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».